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  • 代码随想录算法训练营第五十八天|739. 每日温度、496.下一个更大元素 I


    739. 每日温度

    文档讲解 : 代码随想录 - 739. 每日温度
    状态:再次回顾。

    思路:

    1. 什么时候用单调栈?
    通常是一维数组,要寻找任一个元素的右边或者左边第一个比自己大或者小的元素的位置,此时就要想到可以用单调栈。

    单调栈的本质是空间换时间,更直白来说,就是用一个栈来记录我们遍历过的元素

    2. 单调栈里存放的元素是什么?
    单调栈里只需要存放元素的下标i就可以了,如果需要使用对应的元素,直接T[i]就可以获取。

    3. 单调栈里元素是递增呢? 还是递减呢?

    顺序是指:栈顶到栈底的顺序。
    顺序

    • 求一个元素右边第一个更大元素,单调栈就是递增
    • 求一个元素右边第一个更小元素,单调栈就是递减

    4. 使用单调栈的三个主要判断条件

    • 当前遍历的元素T[i]小于栈顶元素T[st.top()]的情况
    • 当前遍历的元素T[i]等于栈顶元素T[st.top()]的情况
    • 当前遍历的元素T[i]大于栈顶元素T[st.top()]的情况

    本题代码:

    class Solution {
    public:
        vector<int> dailyTemperatures(vector<int>& T) {
            stack<int> st; // 递增栈
            vector<int> result(T.size(), 0);
            for (int i = 0; i < T.size(); i++) {
                while (!st.empty() && T[i] > T[st.top()]) { // 注意栈不能为空
                    result[st.top()] = i - st.top();
                    st.pop();
                }
                st.push(i);
    
            }
            return result;
        }
    };
    
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    • 时间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)
    • 空间复杂度: O ( n ) O(n) O(n)

    496.下一个更大元素 I

    文档讲解 : 代码随想录 - 496.下一个更大元素 I
    状态:再次回顾。

    在上一题的基础上加入 哈希表 判断nums2[i]是否在nums1中出现过,因为最后是要根据nums1元素的下标来更新result数组。

    本题代码:(与上一题类似)

    class Solution {
    public:
        vector<int> nextGreaterElement(vector<int>& nums1, vector<int>& nums2) {
            stack<int> st;
            vector<int> result(nums1.size(), -1);
            if (nums1.size() == 0) return result;
    
            unordered_map<int, int> umap; // key:下标元素,value:下标
            for (int i = 0; i < nums1.size(); i++) {
                umap[nums1[i]] = i;
            }
            st.push(0);
            for (int i = 1; i < nums2.size(); i++) {
                while (!st.empty() && nums2[i] > nums2[st.top()]) {
                    if (umap.count(nums2[st.top()]) > 0) { // 看map里是否存在这个元素
                        int index = umap[nums2[st.top()]]; // 根据map找到nums2[st.top()] 在 nums1中的下标
                        result[index] = nums2[i];
                    }
                    st.pop();
                }
                st.push(i);
            }
            return result;
        }
    };
    
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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_41725662/article/details/132733081
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